情報量の増加により、企業の意思決定は年々複雑化しています。コンタクトセンターにおいても、顧客の声や市場動向を的確に把握し、業務改善につなげることが求められています。
こうした課題に対し、調査から分析までをAIが支援する「Deep Research」が注目されています。本記事では、以下の点について解説します。
Deep Researchとは？
Deep Researchとは、AI（主に大規模言語モデル：LLM）を活用し、単なる情報収集機能ではなく、ゴール（目標）を与えるだけで、AIが自ら調査計画を立案し、実行から分析、レポート作成までを完遂する「自律型AIエージェント」です。従来のように人が検索結果をひとつずつ確認し、情報を取捨選択するのではなく、AIが自律的に動き、数千語から数万語に及ぶ詳細なレポートや考察を生成します。
ChatGPTやGemini、Perplexityなどでは、こうした「調べる」「まとめる」「考察する」といった工程を一体化して支援する機能が、Deep Researchとして提供されています。情報収集にかかる時間を削減しつつ、見落としやすい論点への発見を促すため、スピードと質の両立が求められるビジネス領域で活用が広がっています。
Deep Researchの仕組み
Deep Researchは、大規模言語モデル（LLM）の自然言語理解能力を基盤に、複数の処理工程を組み合わせることで実現しています。LLMは膨大なデータを学習しており、質問内容を理解したうえで、関連性の高い情報を複数のデータソースから探索し、文脈を保ちながら整理・要約します。
単なる情報収集にとどまらず、内容の比較や共通点・相違点の整理、因果関係の整理、仮説の提示といった分析工程を一連の流れで支援できるのが特徴です。これにより、人が後工程で行っていた分析や整理の負担を軽減できます。
Deep Researchの主要な機能
Deep Researchツールには、従来の検索やリサーチ作業を大きく効率化する複数の機能があります。
まず、複数ソースの比較・統合です。Web記事、公式ドキュメント、レポートなど異なる情報源を横断的に参照し、内容を整理したうえで共通点や相違点をまとめます。人が行うと時間のかかる情報の突合作業を自動化できる点が強みです。
次に、複雑な問いに対する論理的な回答生成があります。単純な事実確認だけでなく、「なぜそうなっているのか」「どの選択肢が考えられるか」といった問いに対して、収集した情報を根拠に整理した回答を提示します。
さらに、データに基づいた仮説検証の支援も可能です。情報の傾向や背景を整理し、想定される仮説やリスクを示すことで、意思決定の検討材料を提供します。
そのほか、専門用語や業界知識の解説、多角的な視点の提示も特徴です。特定の立場に偏らず、複数の観点から整理された情報を得られるため、検討漏れや判断の偏りを防ぎやすくなります。
従来型リサーチとDeep Researchの違い
市場調査や情報収集は、これまで検索エンジンやAIアシスタントを用いた手法が主流でした。これらはユーザーが都度指示を出す「反応的（Reactive）」なアプローチです。
一方、Deep Researchは、AIがゴール（目標）に向かって自律的に計画・実行する「能動的（Proactive）」なリサーチエージェントです。単に検索作業を代行するのではなく、AI自身が思考・判断しながら進める点において、従来型とは根本的に異なります。ここでは両者の違いを紹介します。
検索方法
従来型リサーチでは、調査担当者がキーワードを設定し、検索結果の中から情報源を選び出す必要がありました。どの言葉で検索するか、どのサイトを採用するかは人の判断に委ねられるため、経験や知識によって結果の質に差が出やすい点が特徴です。
一方、Deep Researchでは、自然言語で質問するだけで、AIが質問の意図を踏まえて関連性の高い情報源を選定します。調査対象や条件を対話形式で追加できるため、質問を深掘りしながらリサーチを進められます。検索と整理を同時に行え、効率的に情報へたどり着ける点も特徴です。
情報収集範囲
従来型リサーチでは、検索エンジンに表示されるページを中心に情報を集めるため、情報が断片的になりやすい傾向があります。検索結果の上位に表示されない資料や、異なる分野にまたがる関連情報は見落とされることも少なくありません。
Deep Researchでは、複数の情報源を横断的に参照し、文脈を考慮しながら情報を整理します。直接検索しなくても関連性の高い周辺情報や背景データを抽出できるため、全体像を把握しやすくなります。その結果、意思決定に必要な補足情報や論点にも気づきやすくなります。
分析・推論能力
従来型リサーチでは、集めた情報の整理や解釈は人が担ってきました。情報の比較や仮説立案には時間と経験が必要であり、分析の深さや視点には担当者ごとの差が生じやすい点が課題です。
Deep Researchでは、収集した情報の整合性を検証し、高度な推論を行います。情報に矛盾や欠落があれば、AIが自律的に「なぜ違うのか」「何が足りないか」を判断し、再調査を行います。単なる整理にとどまらず、事実に基づいた確度の高い仮説や考察を提示できる点が、従来型リサーチとの決定的な違いです。最終判断は人が行う必要がありますが、検討に必要な論点を短時間で洗い出せる点が、従来型リサーチとの違いです。
Deep Researchが注目される背景
Deep Researchが注目を集めている背景には、情報量の急増とビジネス環境の複雑化があります。インターネットやSNS、各種レポートの普及により、企業が参照すべき情報は年々増え続けています。一方で、限られた時間の中ですべてを把握し、判断に活かすことは難しくなっています。
加えて、市場や顧客ニーズの変化が速く、判断の遅れが機会損失につながることが指摘されています。こうした状況では、単に情報を集めるだけでなく、背景や因果関係を含めて理解し、次のアクションにつなげることが求められます。
この課題に対応できる技術として進化してきたのが、大規模言語モデル（LLM）です。自然言語理解や推論、要約の精度が向上したことで、AIが人の思考を補助し、調査や分析の負担を軽減できるようになりました。Deep Researchは、こうしたAI技術の進化を前提に、リサーチ業務の在り方を変える手法として注目されています。
Deep Researchの活用事例
Deep Researchは、調査や分析に多くの時間を割けない業務領域で特に効果を発揮します。大量の情報を扱いながら迅速かつ的確な判断を支援できる点から、コンタクトセンター業務でも活用が期待されます。ここでは、代表的な活用事例を紹介します。
ソーシャルリスニングによるユーザーの理解への活用
Deep Researchは、SNSやレビューサイト、ブログなどに投稿されるユーザーの声を横断的に収集・分析する用途でも活用されています。従来は、特定のキーワードで検索した投稿を人が確認する必要があり、全体像を把握するには多くの時間がかかっていました。
Deep Researchを活用することで、製品やサービスに関する言及を文脈ごとに整理し、評価の傾向や不満点、潜在的なニーズを抽出しやすくなります。単なるポジティブ・ネガティブの分類にとどまらず、「なぜその意見が生まれているのか」といった背景まで把握できる点が特徴です。
コンタクトセンターにおいては、こうした分析結果を事前に把握することで、問い合わせ対応の質を高められます。ユーザーの不満や期待を理解したうえで対応できるため、オペレーターの判断負荷を軽減し、顧客満足度の向上にもつながります。
競合分析への活用
Deep Researchは、競合他社の動向を把握するための補助的な手段としても活用されています。競合企業のWebサイトやニュースリリース、業界レポート、ユーザーの評価などを横断的に整理することで、表面的な情報だけでなく、戦略の方向性や市場での立ち位置を把握しやすくなります。
また、複数の情報を比較したうえで共通点や差異を整理できるため、競合がどの領域に注力しているのか、どの点が評価されているのかといった傾向を短時間で把握できます。
デューデリジェンスへの活用
Deep Researchは、企業の提携や買収を検討する際のデューデリジェンスにおいても活用されています。公開されている企業情報や過去の財務報告、ニュース、法規制に関する資料などを横断的に整理することで、調査にかかる時間と負担を軽減できます。
大量の文書から重要なポイントを抽出し、リスクとなり得る要素を整理できるため、検討初期段階における情報把握に役立ちます。ただし、詳細な精査は専門家による確認が不可欠であり、Deep Researchはあくまで補助的な役割を担います。
顧客対応と業務プロセスの自律化
Deep Researchは、顧客の声（VOC）の分析だけでなく、コンタクトセンターにおける一連の業務プロセスを自律的に完遂するAIエージェントとしても活用が進んでいます。
従来のソーシャルリスニングのように、SNSやレビューから顧客の潜在ニーズや不満の背景を深掘りして分析することはもちろん、実際の顧客対応も担います。例えば、配送遅延の問い合わせに対し、AIが自ら配送システムへアクセスして状況を確認し、遅延が確定した場合は「規定に基づくクーポンの発行」や「お詫びメールの送信」までを自律的に行います。
調査・分析にとどまらず、解決策の実行までをワンストップで完遂できる点が、従来型AIとの大きな違いです。
主なDeep Researchツールの選び方と料金プラン
Deep Researchは、特定の製品名ではなく、各社のAIサービスに実装されている機能として提供されています。どのツールを選ぶかによって、得意分野や使い勝手、料金体系は大きく異なります。自社の業務に適したツールを選定するには、リサーチの目的や利用頻度、既存システムとの親和性を踏まえた検討が欠かせません。
なお、AIサービスの機能や料金は更新頻度が高く、参照時期によって内容が異なる場合があります。ここからは、2026年1月時点の情報を前提に、代表的なDeep Research対応ツールの特徴と料金を紹介します。
ChatGPT
OpenAIが提供するChatGPTは、汎用性の高さと市場での普及率の高さが特徴のAIサービスです。Deep Research機能では、自然言語による質問を起点に、ウェブ上の情報を収集し、引用付きで整理・考察を提示できます。
リサーチにとどまらず、要約、比較検討、仮説整理、資料作成など幅広い業務に活用できます。GPTsなどの拡張機能を活用すれば、業務内容に応じた使い分けも可能で、コンタクトセンター領域ではVOC分析や調査レポートの下書き作成などに応用できます。
2026年1月時点では、個人・法人向けに複数のプランが提供されています。
- 無料版
基本的なチャットや要約、簡易的な調査に利用できるプランで、Deep Researchは月5回までに制限されています。 - Plus：月額20 USD
無料版より高性能なモデルを利用でき、Deep Researchは月25回まで利用可能です。 - Pro：月額200 USD
より高度な推論や大規模な調査処理に対応し、Deep Researchは月250回まで利用できます。
長文分析や複雑なリサーチを継続的に行う用途に適した上位プランです。 - Business 無料版
法人利用を想定した無料プランで、通常の無料版と同等の機能を利用できます。基本的なチャットや要約が可能で、Deep Researchなど一部の高度な機能は利用回数に制限があります。 - Business：月額25 USD（年次請求）
Plusのすべての機能に加え、チーム利用を前提とした管理機能やセキュリティ、社内データの取り扱いに配慮した設計が特徴です。Deep Researchを含むChatGPTの機能を、組織内で安全に共有・活用できます。コンタクトセンター部門など、複数人でリサーチ結果を活用するケースに適しています。 - Enterprise：要お問い合せ
大企業向けのプランで、Deep Researchを用いた体系的な調査・分析を、利用上限の拡張とともに実行できます。高度なセキュリティや管理機能を備え、全社的なリサーチや意思決定の支援に適しています。
有料プランは無料版と比べてDeep Researchの利用制限や処理能力の面で優位性があり、業務利用や継続的なリサーチを行う企業にとって実用性の高い選択肢です。
Gemini
Googleが提供するGeminiは、Google検索やGoogle Workspaceとの連携によって最新の公開情報を踏まえた調査・分析ができるAIサービスです。Google検索と統合されたAIモードにより、直近のニュースや公開情報を反映した回答が可能で、画像や動画などの非テキスト情報も扱えるマルチモーダルな処理能力も備えています。NotebookLMとの統合により、ドキュメントやデータを使ったDeep Researchにも対応しています。
2026年1月時点では、Geminiは以下のプランで提供されています。
- 無料版
Googleアカウントで利用でき、Gemini 3 Flash と制限付きの Gemini 3 Pro、月5件までの Deep Research などの基本機能を利用できます。概要把握や試験的な利用に適したプランです。 - Google AI Pro：月額約2,900円
無料版に加え、Gemini 3 Pro と Deep Research の利用上限が1日20件まで拡張されます。
NotebookLM や Gmail・Google ドキュメントとの連携も強化され、業務での継続利用に適しています。 - Google AI Ultra：月額約36,400円
Pro の全機能に加え、最上位モデルや高度な推論機能を利用できます。Deep Research は1日200件まで拡張され、大規模・高難度のリサーチを想定した最上位プランです。
Perplexity
Perplexity AIが提供するPerplexityは、情報源（ソース）を明示した検索・回答を強みとする検索特化型のAIサービスです。Deep Research機能では、複数のWeb情報を横断的に調査し、根拠を示した要約を提示できる点が特徴です。根拠を示しながら要点を整理したレポート形式の回答を生成できます。
Perplexityは、検索体験を重視したインターフェースを採用しており、「どの情報を参照しているのか」を確認しながらリサーチを進められます。そのため、情報の正確性や裏取りを重視する調査業務と相性が良く、事実確認や一次情報の把握を効率化できます。
2026年1月時点では、以下のプランが提供されています（いずれも月額。年額プランもあり）。
- 無料版
基本的な検索や質問応答が可能なプランです。概要把握や簡易的な調査に活用できますが、Deep Researchや高度な分析機能、利用回数には制限があります。 - Perplexity Pro（個人向け）：月額 20 USD
Deep Researchを含む高度な検索・要約機能を利用できます。引用数や利用上限が拡張され、複数の最新AIモデルを利用可能です。ファイルアップロード、画像生成、Perplexity Labsへのアクセスも含まれ、調査や学習用途に適したプランです。 - Perplexity Max（個人向け）：月額200USD
Proの全機能に加え、より高性能なAIモデルへの優先的・大規模なアクセスが可能です。
ResearchやLabsの利用上限が大幅に拡張され、新機能への早期アクセスや優先サポートも含まれます。大量の情報を扱う高度なリサーチを想定した上位プランです。 - Enterprise Pro（法人向け）：月額40USD
企業利用を想定したチーム向けプランで、Pro相当の検索・Deep Research機能に加え、管理機能やセキュリティ機能が強化されています。組織内での安全な情報共有や業務利用を前提とした設計です。 - Enterprise Max（法人向け）：月額325USD
Enterprise Proの全機能に加え、大規模利用向けの拡張された処理能力、優先サポート、カスタム対応などを備えた最上位プランです。高度かつ継続的なリサーチを組織全体で行う企業向けの構成となっています。
Deep Researchの課題と利用上の注意点
Deep Researchは、情報収集や分析を大幅に効率化できる一方で、注意すべき点もあります。AIが提示する内容をそのまま鵜呑みにすると、誤った判断につながる可能性があります。業務で活用する際は、特性や限界を理解したうえで、人による確認や補完を前提とした運用が求められます。
ハルシネーションを起こす可能性がある
Deep Researchでは、誤った情報をもっともらしく提示してしまう「ハルシネーション」の生成は低減されているものの、完全に防げるわけではありません。参照元に古い情報や信頼性の低い情報が含まれる場合、事実と異なる内容が提示されることがあります。
そのため、Deep Researchの結果は参考情報として扱い、重要な判断に用いる際は必ず人がファクトチェックを行う必要があります。特に、顧客対応方針や業務ルールに関わる情報は、一次情報や公式資料との照合が不可欠です。
収集する情報に偏りがある場合がある
Deep Researchは複数の情報源を参照できますが、収集される情報が常に網羅的・中立的であるとは限りません。学習データや参照可能な情報源の影響により、特定の時期や立場に偏った内容が反映されることがあります。
また、オンライン上で言及の多い意見が中心となり、少数意見や最新動向が十分に拾われない場合もあります。重要な判断では、複数の視点や一次情報を併せて確認し、情報の偏りを補正する姿勢が求められます。
プライバシーとセキュリティに留意する必要がある
業務でDeep Researchを利用する際は、入力情報の取り扱いに注意が必要です。サービスの仕様や設定によっては、入力内容が学習や品質改善に利用される場合があり、機密情報や個人情報を不用意に入力すると情報漏洩のリスクが生じます。
特にコンタクトセンター業務では顧客情報や問い合わせ内容など、慎重に扱うべきデータが多く存在します。利用にあたっては、自社のセキュリティポリシーや情報管理規程を確認し、許可されていないAIサービスの利用や、禁止されている情報の入力は行わないようにしましょう。
学習データへの流用（Shadow AI）のリスクがある
従業員が会社の許可を得ずに、無料版などのパブリックなAIサービスに業務情報を入力してしまうShadow AI（シャドーAI）の問題があります。一般的な無料プランでは、入力されたデータがAIモデルの再学習に利用される規約になっていることが多く、機密情報が外部へ流出する恐れがあります。
企業で利用する際は、学習データとして利用されない設定（ゼロデータ保持ポリシー）が適用されるエンタープライズ版の導入を検討し、従業員への利用ガイドラインを徹底する必要があります。
過剰なアクセス権限（Over-sharing）のリスクがある
社内データを検索対象とするRAG（検索拡張生成）の仕組みを利用する場合、Over-sharing（オーバーシェアリング）のリスクに注意が必要です。社内ファイルの閲覧権限（ACL）の設定がずさんな状態でAIを導入すると、AIが本来見るべきでない情報（役員報酬リストや未公開の人事情報など）まで参照し、回答として一般社員に提示してしまう可能性があります。
Deep Researchの導入前には、誰がどの情報にアクセスできるかというデータガバナンス（権限管理）の整備が不可欠です。
Deep Researchの将来展望
Deep Researchは、今後さらに精度と適用範囲を広げていくと考えられます。大規模言語モデルの進化により、文章理解や推論の精度は向上しており、専門性の高い分野や複雑なテーマへの対応も進んでいます。
また、画像や音声、動画といった非テキスト情報を含めて分析できるマルチモーダル化も進展しています。市場レポートやSNS投稿に加え、通話ログや資料画像なども分析対象となることで、リサーチの対象領域は拡大しています。これにより、コンタクトセンターにおける顧客理解や業務改善への活用範囲も広がります。
今後は、特定の業界や業務に特化したDeep Researchの活用が進むと見込まれます。汎用的な調査支援に加え、業界固有の知識やルールを踏まえた分析により、人の意思決定をAIが補助する形が広がっていくと考えられます。
もう一つの重要な潮流は、AIが特定のアプリではなく、スマートフォンのOSや音声アシスタントの裏側で機能するインフラになることです。
象徴的な動きとして、2026年1月にはAppleが同社の音声アシスタント「Siri」の次世代基盤として、Geminiを採用する戦略的提携が報じられました。これは、AIモデルがOSの中枢に固定されるのではなく、ユーザーやメーカーが目的に応じて最適なAIモデル（部品）を選択・交換して利用する時代の到来を示唆しています。
今後は、ユーザーが意識せずとも、スマホやPCの基本機能を通じてDeep Researchのような高度な検索・分析機能を利用できる環境が整備されていくでしょう。
まとめ
Deep Researchは、AIを活用して情報収集・整理・分析を一体で支援するリサーチ手法です。検索や情報整理にかかる工数を削減しつつ、背景や論点を含めた理解を助ける点が特徴です。コンタクトセンターでは、VOC分析や傾向把握、改善施策検討の効率化に寄与します。
一方で、ハルシネーションや情報の偏り、プライバシー・セキュリティといった課題もあります。業務で活用する際は、AIの出力を判断材料のひとつとして位置づけ、人による確認を前提に運用しましょう。
ChatGPT、Gemini、Perplexityなど主要ツールにはそれぞれ強みや料金体系があり、目的や業務規模に応じた選択が求められます。まずは小規模な検証から始め、自社の業務や体制に合った使い方を見極めることが、Deep Researchを有効に生かす第一歩となります。
